Gobernanza anticipatoria para la IA en la universidad: qué dice la evidencia global
El objeto: cómo se gobierna la IA en la universidad, no solo el aula
Las dos entradas anteriores de este capítulo miran la IA desde la cátedra —qué hacer con un LLM en una clase concreta, cómo redactar una política de programa—. Baroudi cambia de escala: una revisión exploratoria (scoping review) de 19 fuentes académicas y de literatura gris (2020–2025) sobre cómo las instituciones de educación superior están gobernando, o intentando gobernar, la transformación que trae la IA a nivel organizacional y de sistema.
El hallazgo: gobernanza anticipatoria, no reactiva
En la literatura relevada, el modelo que se repite es el de “gobernanza anticipatoria” (anticipatory governance): prospectiva (foresight), participación activa de docentes, estudiantes y otros actores, y un cambio en el rol tradicional de liderazgo y de docencia hacia perfiles con alfabetización de datos, inclusivos, colaborativos y orientados a futuro. La idea de fondo es simple pero exige reorganizar la institución: no esperar a que la IA imponga sus consecuencias para después reaccionar, sino anticipar escenarios y construir capacidad institucional antes de que el problema llegue al aula.
La brecha que interesa a este capítulo
Lo más relevante para la línea de este capítulo es la brecha que la revisión encuentra entre la teoría y la implementación: los marcos de gobernanza anticipatoria existen en la literatura, pero chocan con marcos de política débiles y con infraestructura digital limitada, de manera particularmente marcada en el Sur Global —la revisión nombra explícitamente el mundo árabe, el África subsahariana y el sudeste asiático. Es la misma tensión que señalamos al leer a Mollick (agencia individual sin capacidad institucional no alcanza) y la misma que motiva la propuesta de blockchain de la entrada anterior (una infraestructura de trazabilidad que presupone, precisamente, la capacidad institucional que esta revisión encuentra ausente en buena parte del planeta). Tres entradas, tres escalas —cátedra, sistema técnico, sistema de gobierno— para el mismo problema: la brecha entre lo que un marco conceptual permite pensar y lo que una institución concreta puede sostener.
Las tres escalas comparten un supuesto que ninguna se detiene a discutir: que sabemos de qué estamos hablando cuando decimos agencia, autoría o responsabilidad. Mientras la discusión es práctica, el supuesto se banca; en cuanto hay que escribir una regla, se cae. De eso se ocupa el capítulo que sigue.
Sugerencias de lectura
Baroudi, S. (2026). Anticipatory governance and leadership for AI
implementation in higher education: A scoping review. International
Journal of Educational Technology in Higher Education, 23(1), Artículo
39. https://doi.org/10.1186/s41239-026-00616-7
